Следующее узкое место в сфере ИИ может быть связано не столько с умными демонстрациями, сколько с инфраструктурой и доверием, необходимыми для того, чтобы программное обеспечение могло действовать. Грег Брокман, президент и соучредитель OpenAI, строит гонку вокруг практического давления.
К ним относятся агенты, работающие между приложениями, компании-разработчики программного обеспечения, решающие, насколько открытыми быть, системы разрешений, которые делают делегирование безопасным, дефицитные вычислительные ресурсы, поддерживающие ценовую политику, и опыт в предметной области, который не позволяет ИИ стать товаром.
Настойчивые агенты снизят ценность экранов приложений
Брокман видит, что ChatGPT переходит от ответа на запросы к выполнению работы. Для этого требуется память, инструменты, контекст и доступ к браузерам, компьютерам и программному обеспечению компании.
Поскольку агенты выполняют больше задач, пользователям приходится открывать меньше приложений. Он говорит: «Вам почти не нужен интерфейс. Вам не нужен никакой продукт, а только возможность общаться с постоянным объектом, который может пойти и достичь ваших целей».
Это ослабляет традиционное преимущество пользовательского интерфейса. Если основные отношения пользователя переходят к агенту, программные продукты конкурируют за полезность для этого агента, а не за время, проведенное у экрана.
Стратегический риск заключается в потере прямого взаимодействия с клиентами при сохранении ответственности за рабочий процесс.
Доступ агента изменит способ использования программного обеспечения
Этот сдвиг ставит перед компаниями-разработчиками программного обеспечения трудный выбор. Они должны решить, являются ли агенты ИИ помощниками, увеличивающими использование, или посредниками, которые отвлекают контроль от продукта.
Как говорит Брокман: «Идея такова: сделайте свой ИИ особенно эффективным в использовании нашего ПО». Он добавляет: «В результате это программное обеспечение будет использоваться гораздо чаще. Если у вас там нет искусственного интеллекта, если вы его отключите, вы будете приходить в упадок».
Это создает новую форму зависимости от платформы. Поставщики, поддерживающие доступ агентов, могут увеличить объемы продаж, но уступить часть собственности клиентов. Те, кто блокирует агентов, могут защитить контроль над интерфейсом, одновременно делая свои инструменты менее актуальными в автоматизированных рабочих процессах.
Доверие будет решать, что агентам разрешено делать
Как только агенты смогут добраться до программного обеспечения, следующей проблемой станет контроль. Пользователям и компаниям необходимо знать, что агент может видеть, изменять, утверждать и отправлять.
Доверие устанавливает ограничения на делегирование. Компаниям нужен способ предоставить агентам разные уровни полномочий в зависимости от задачи.
Пользователям необходимо четкое представление о том, что знает система и что ей разрешено делать, с узкими, видимыми и настраиваемыми элементами управления:
- Подключайте только те системы, которые нужны агенту для выполнения задачи, начиная с почтовых ящиков, календарей, файлов и бизнес-инструментов.
- Разделите права на чтение, составление проектов, утверждение и исполнение, чтобы автономия могла расти без широкого доступа.
- Требуйте человеческого рассмотрения действий, которые невозможно отменить, регулируются, связаны с деньгами или здоровьем или могут нанести ущерб репутации.
- Предоставляйте агентам текущий контекст совещаний, рабочих процессов и изменений в процессах, а не полагайтесь только на фиксированные подсказки.
- Увеличивайте делегированные полномочия только после того, как агент докажет свою надежность в собственных настройках этого пользователя.
Делегирование должно быть заработано с течением времени, предупреждает Брокман. «Нам нужно научиться строить доверие к этим системам, понимать, где они хороши, а где нет. Выясните, что вы хотите им делегировать и как вы хотите возложить на них ответственность. Это то, что мы считаем заработанным».
Использование агентов замедлится, если разрешения неясны, даже если технология улучшится. Надежные системы разрешений становятся преимуществом продукта, поскольку они превращают навыки модели в работу, которую компании могут безопасно использовать.
Дефицит вычислительной мощности может защитить прибыль даже при падении цен
Разрешения определяют, что могут делать агенты. Вычислительная мощность определяет, сколько полезных агентов может работать.
Брокман отвергает мнение, что конкуренция моделей сделает весь рынок дешевым и его будет трудно защищать. Он ожидает, что спрос на агентскую работу будет расти быстрее, чем предложение чипов и центров обработки данных.
В этом мире доступ к инфраструктуре остается источником власти. «Каждый провайдер продает все свои вычислительные ресурсы. Вычислительных ресурсов будет недостаточно для удовлетворения всего спроса. Мы движемся к экономике, основанной на вычислениях, где каждый будет постоянно использовать эти модели для выполнения интересующих задач», — говорит он.
Планы расходов OpenAI следуют этой логике. Цены на каждую задачу могут упасть, в то время как общие расходы вырастут, поскольку удешевление интеллекта заставляет людей и компании использовать его гораздо больше. Риск заключается в исполнении, поскольку вычислительные мощности требуют многолетних обязательств по чипам, энергетике, сетям и центрам обработки данных.
Та же логика ослабляет простые утверждения о том, что все модели станут взаимозаменяемыми. Если лучших мощностей не хватает, а более умные системы открывают более ценную работу, некоторые части рынка все равно могут взимать плату за доступ, включая чипы, облачные сервисы, модели и программное обеспечение, построенное на их основе.
Экспертные знания будут иметь большее значение, чем общие навыки ИИ
Вычислительная мощность объясняет, кто может обслуживать спрос. Экспертные знания объясняют, почему ИИ не станет единым взаимозаменяемым продуктом.
Брокман отделяет широкие возможности модели от экспертной деятельности. Агентам нужна практика, данные, рабочий контекст и тщательная настройка, прежде чем они смогут помочь с наукой, регулируемой работой компании или выбором здравоохранения. По мнению Брокмана, «Интеллект — это не одномерная вещь. Стать экспертом в предметной области, стать доктором наук и способствовать продвижению амбиций в этой области — это сложно».
Именно здесь может вырасти стоимость компании. Компании с частными рабочими процессами, регулируемыми данными, отзывами экспертов и клиентским контекстом могут создавать полезные системы на основе передовых моделей. Преимущество заключается в том, как система подключена, протестирована и пользуется доверием в конкретной области.
Здравоохранение – это самый очевидный пример. Брокман указывает на редкие диагнозы, персонализированное лечение и крупномасштабные запросы о здоровье как на свидетельство того, что пациенты уже используют ИИ для поддержки принятия решений. Это создает возможности, ответственность и влияние регулирования на одном и том же рынке.
Обратная сторона:
- Брокман прав в том, что доверенный агент может стать тем местом, где начинается работа, но данные предприятий показывают, что контроль над рабочим днем не изменится только потому, что интерфейс улучшится. Исследование McKinsey State of AI в 2025 году выявило широкое использование ИИ, но большинство организаций все еще экспериментировали или тестировали пилотные проекты, и не более 10% респондентов масштабировали агентов для выполнения какой-либо отдельной функции. Gartner также прогнозирует, что более 40% проектов агентного ИИ могут быть отменены к 2027 году из-за стоимости, неясной стоимости или слабого контроля рисков. Это говорит о том, что приложения могут быть включены в более узкие рабочие процессы, прежде чем они будут вытеснены широко.
- Аргумент в пользу вычислительных мощностей силен, но отношение к дефициту ресурсов как к стратегическому активу может скрыть риск неэффективной работы инфраструктуры. В отчете МЭА по энергетике и искусственному интеллекту за 2025 год говорится, что к 2030 году потребление электроэнергии в центрах обработки данных увеличится более чем вдвое и составит примерно 945 ТВт-ч, и примерно 20% запланированных проектов центров обработки данных могут столкнуться с задержками, если не будут устранены сетевые риски. Это означает, что более дешевый ИИ может создать больший спрос, как утверждает Брокман, но узким местом могут стать разрешения, контракты на электроэнергию, местные сети и дисциплина капитала. Гипермасштабирующие компании могут взять на себя большую часть этого бремени, в то время как более мелкие фирмы, занимающиеся искусственным интеллектом, могут столкнуться с давлением на прибыль или ограничениями в обслуживании, прежде чем они смогут воспользоваться потенциалом роста спроса.
- Пример Брокмана в сфере здравоохранения показывает, почему личные агенты могут быстро завоевать доверие, но в здравоохранении также наиболее широк разрыв между полезным контекстом и клинической ответственностью. В объявлении OpenAI ChatGPT Health говорится, что более 230 миллионов человек каждую неделю задают вопросы о здоровье и самочувствии в ChatGPT, но при этом также говорится, что продукт не предназначен для диагностики или лечения. Исследование Npj Digital Medicine, проведенное в 2026 году, показало, что публичные чат-боты дают проблемные ответы на 21,6–43,2% медицинских вопросов, задаваемых пациентами. Таким образом, путь к медицине N-of-1 может пролегать через рабочие процессы врачей, регулируемые инструменты и контроль ответственности, а не через широкое делегирование полномочий потребителям.
